《人工智能时代》

2023-02-22 09:56发布

荐 语一个扎辫子的清朝人,如果在今天的飞机上醒来,目瞪口呆、魂不附体之后,可能也有点好奇:孙大圣不是翻个跟斗就飞起来了吗,这怎么还需要法宝!我们迎来人工智能时代

荐 语一个扎辫子的清朝人,如果在今天的飞机上醒来,目瞪口呆、魂不附体之后,可能也有点好奇:孙大圣不是翻个跟斗就飞起来了吗,这怎么还需要法宝!我们迎来人工智能时代
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2023-02-22 10:37 .采纳回答


荐 语


一个扎辫子的清朝人,如果在今天的飞机上醒来,目瞪口呆、魂不附体之后,可能也有点好奇:孙大圣不是翻个跟斗就飞起来了吗,这怎么还需要法宝!我们迎来人工智能时代,可能也是如此。生活将彻底改变,但却不像《终结者》描述的那样。


不过,形式是否符合想象并不重要,重要的是,人工智能会以你永远无法达到的速度、准确度以及更低的成本来完成工作,它们在取代你的工作时也会毫不留情。本书的独特性在于,它不仅指出了种种可能的趋势,也给出了应对之策,并受到美国国务卿的高度关注。欢迎来到未来。



作 者 简 介



[美]杰瑞·卡普兰


斯坦福大学顶尖人工智能专家,堪称人工智能时代领军者。同时,他还是著名公司Go创始人,设计了世界上第一台笔触式计算机,是开创平板电脑和智能手机的商业化的先锋,被称为硅谷最传奇的连续创业家。本书是《经济学人》2015年度图书。



精 华 解 读


以下内容为《人工智能时代》一书精华解读,供广大书友们学习参考,欢迎分享,未经允许不可用作商业用途。



目 录


Part 1 人工智能时代大冲击

一、从仆人到颠覆者

二、机器人,疯狂扩散的病毒

三、一场智能机器密谋的金融抢劫

四、机器魔鬼,引燃众神之怒

Part 2 重塑社会,拥抱智能大未来

五、机器人犯罪,谁才该负责

六、从人到机器,决策权的转移

七、谁会成为最富有的1%

八、无论什么颜 {MOD}领子,机器都会毫不留情

九、一个人机共生的时代



正 文



Part 1 人工智能时代大冲击


一、从仆人到颠覆者


1956年的夏天,一群看起来似乎最难达成共识的顶级学者,在达特茅斯学院的花园里,达成了一个共识,那就是 “人工智能”的概念。其中之一的纳撒尼尔·罗切斯特,是IBM初期人工智能产品研究的领导者,那时IBM的客户就有疑问:“如果机器那么能干,我们买了他,我们还有存在的必要吗?”这是一个好问题,以至于IBM的内部报告都建议公司停止关于人工智能的研究(可能同样为自己的工作而担心),IBM的管理层告诉销售人员一句简单的回应:“计算机只能按照编好的程序工作。”



这句话巧妙地去除了人们的担心,没什么可怕的,这些电子大脑只是顺从的机械仆人,它们会盲目地听从你的指挥。这成为半个世纪内传播最广的关于人工智能的认知。诚如斯言,在计算机发展的初期,这还算真实。那时,大部分程序可以形容为“做这个,然后做那个”的一系列指令,这种风格的人工智能被称为符号系统法。


机器学习,一个失败者的逆袭


但是,早期的人工智能研究者很快就遇到了一个问题,就是所谓的“组合爆炸”问题。假设你想找到从北京到上海的最短行车路线,而你的方法是测量每一条可能会走的路,那会产生无数的可能性组合。随着问题越来越复杂,符号系统的编程方法很快变得过时,很多努力都转向了启发法研究。即模仿人类大脑功能,创造出“神经网络”程序。它需要程序员提供足够的示例,告诉它你想让它做什么。初期,研究者在神经网络方向上遇到一系列的麻烦。但在上世纪90年代和本世纪初,这种技术和程序在先进的构架、技术以及统计学的支持下,被包装为机器学习和大数据卷土重来,取得了极具说服力的成果。



信息技术的进步让计算机发生了彻底的改变。此前的半个世纪,处理速度、晶体管密度以及内存等计算能力重要指标,差不多每18~24个月就会翻倍,呈现指数级增长。英特尔的创始人戈登·摩尔在1965年发现这个趋势,被人们称为摩尔定律,直到今天这个趋势仍然没有减弱的迹象。看看我们的手机内存,就是摩尔定律最明显的例证之一。

1980年,作者帮助斯坦福的一些研究者建立一个程序,当时,团队领导借给他一台当时最先进的个人电脑——Apple II,这台据说无与伦比的机器可以储存软盘上的信息,还支持最高4.8万字节的内存。这个内存的含义是,Apple II可以存储时长1秒CD音制的音乐。而今天我们的智能手机有64G的容量,可以容纳长达12天CD音质的音乐,内存是Apple II电脑的100万倍,而价格只有它的零头。而网络,1980年几乎还不存在。



今天,专业机器学习程序能力已经快速超越了它们的创造者——人类。它们发展出自己的直觉力,然后用直觉来行动,这和 “只能按照编好的程序工作”的说法,大不相同。2011年,IBM超级计算机沃森参加了益智问答节目《危险边缘》,挑战该节目的世界冠军肯·詹宁斯,并最终取得了胜利。


人工智能从人们认为的仆人,正在一步步成为颠覆者。


二、机器人,疯狂扩散的病毒


如果你还以为机器人不就是人类控制下的钢铁猫,那就大错特错了!1972年,波士顿一家实验室里固定在桌子上的PUMA手臂,由于编程错误,开始了它的暴走,先是前后震动,然后带着桌子在房间里颠簸乱舞。等到实验室一位研究生发现时已经太晚了,PUMA机械手毫不留情地靠近他,把他逼到一个角落里,他蹲伏在地大声呼救,正当他即将变成历史注脚时,一位同事冲进来制止住了机械臂,才结束这场暴走。



有机器人的地方,便是“杀戮地带”


研究者、厂家出于吸引注意和投资的目的,一般把机器人设计得很可爱,像人类一样顶着脑袋长着眼睛,有时还会特意做成美女的样子。但是,记住机器人并不是人。期待它们像人一样遵守社会约束,是被它外形误导的致命误会。事实上,在工厂和实验室中,在机器人活动区域贴上亮 {MOD}胶条,指出“杀戮地带”是标准操作。


自我进化,机器人的未来


刚开始的机器人,无论外貌还是内在,都更接近机器。它们需要专门设计的工作环境,因为它们听不见、看不见,感受不到环境。洗碗机就是这一理念的例子,每个碟子和杯子都必须根据旋转臂的位置放置,你必须适应机器人的需求,躲避危险的机械陷阱。但是,如今的机器人会更接近人的一些感知能力。


实验室里,机器人可以和人模拟剑斗,追踪人类动作,调整移动,还能适可而止。这是因为机器感知技术的发展,复杂昂贵的摄像机,给机器人长上了眼镜,让它们能够快速解读图片,识别人、物体以及动作。工业设计的改良,给机器人更轻量、更复杂的身体,减少了它们造成破坏的可能性。未来,它们可能还会做计划呢,有可能很美妙,机器人或者可以帮你只采摘成熟的水果,但有些则则会像是噩梦,比如说搞暗杀的机器黑帮。



即使身处荒原,也有人监视你


我们的高速公路要了很多动物的命,因为它们都没有探知到两吨重的金属将从路上呼啸而过的能力;同样,我们甚至没有词语可以用来讨论即将发生的科技变革,这意味着我们在所谓的信息高速公路上同样面临着毙命的危险。


我们的头,无法伸长到一米外,无法360旋转,所以视线、听力范围都有限制。但对机器人来说这都不是事。你能想像到机器人油漆工是什么样?人形的机器人爬在梯子上挥舞着刷子,和旁边的人类同事一起工作?它更可能是一组飞翔的遥控飞机,配备喷雾嘴和颜料袋,随时调整距离,补充能量。随着传感器、反应器以及无线通信的不断进步,机器人可能会从视野中消失。有一天,你走在一片原始荒原,虽然并没有注意到眼前有一个巨大的网络、大量的自组织和协作设备在维护这个环境,但它却在照看或监视着你。



社会趋势剧变:未来更像过去


你觉得未来会是一个什么样的世界?比如,你们家是不是会有各种神奇的机器人,喂吃饭的,帮穿衣服的,像古代的皇帝一样,真开心,拥有一群机器人太监宫女!


事实恰恰相反,未来可能看起来更像过去,你不是像皇帝一样奴仆成群,而是有个妈妈似的机器人,一个人帮你搞定全部。科技将倾向于联合化和简单化。过去,你可能需要为车配备一个GPS、一台照相机、一台录像机、一台CD机。今天,它们都被智能手机这一经济设备所取代。


曾经厨房有各种各样不常用的小工具,但人造劳动者可能可以独立完成所有工作,只要调出配件箱中需要的部件进行组织,它可能只需要中世纪厨子就有的原始设备就能搞定一切。


灵活的机器人系统,可以让自己消失于无形,并根据需求进行自组织,虽然容易被忽略,但却有病毒一样不容小觑的力量。



三、一场智能机器密谋的金融抢劫


机器会偷走你的钱,你丝毫不用怀疑这点,你应该关心的是它们用的是何种手段。盯梢跟踪夹皮夹?错!别忘了人家复姓智能!


重要的是数据,而非程序


20世纪80年代,作者的一位朋友大卫·肖在哥伦比亚大学研究一个加速计算的项目。后来,摩根士丹利给了他6倍于教授的薪水,因为他们需要大卫的技术来完成一项新的秘密商业计划,利用计算机来买卖股票。


大卫做的事,在今天被称为高频交易(HFT)。频率有多快?人最快的速度,差不多是能在0.1秒内完成两次交易,而如今的高频交易系统在几乎相同的时间内可以完成差不多10万次交易。


大卫·肖,还有很多精英都洞察到真正的战斗在于数据,而不是程序,统计和机器学习技术才是当下用来淘金的最好工具。



赌场永远是赢家


意识到真理的大卫·肖,很快就有了更好的想法:让数学家和计算机自由发挥,把统计和人工智能应用到任何可以变化的东西上。在刚刚加入摩根士丹利18个月后,他就毅然辞职,开创了自己的投资银行:D.E.Shaw。


证券市场赚钱的方式是低买高卖。原则上说,如果信息能够自由流动,那么在任何地方,同一物品都只会有一种价格,并且是它最好的价格,但事实却并非如此。真实价格每时每刻都在变动。最简单的高频交易形式就是找到一个时间点,本应只有一个价格的股票或商品出现了差价。当价格出现了瞬间分歧,高频交易程序就能同时低价买进再高价卖出,在没有任何风险的情况下把差额装入腰包。赌场才是永远的赢家。



让机器把钱归还失主


交易所和高频交易程序的关系,就像下面的情景。想象一下,如果你所在的城镇有一个人,他发明了一种能跟在人们屁股后面到处走的隐形机器人,当有人不小心把硬币掉到地上,它就悄悄地捡了藏起来。这个人可能会劝说城市管理者批准这个应用,因为这样能保持人行道的清洁。人行道虽然清洁了,但相比于把钱都给企业家,对于公众利益最有利的难道不是让机器人把钱的一部分或全部都交还给失主吗?


证券交易的使命不是让某些人富起来,而是通过优化和高效分配资金流促进商业的发展,但掌控当今市场的合成智能,让这个使命蒙受了质疑。



四、机器魔鬼,引燃众神之怒


2010年5月6日,下午2点42分,道琼斯工业平均指数在几分钟内相比当日开盘价下跌了1000多点,也就是9%。超过一万亿美元的资产价值在2点47分消失了。美国证券交易委员会为了搞清楚到底发生了什么,花了6个月整理电子残骸。结论很有趣。


问题起源于一位投资经理,他下单卖出了一笔数量可观的股票,虽然订单很大,但也很正常,之后,他就去忙其他的了。问题在于那一刻,市场中没有足够的买家去购买这个证券,于是在无人看管的情况下,价格陡然下跌。势头一旦形成,其他程序自动执行止损命令,愿意以任何价格卖出。


然后,安装在全世界的高频交易程序中的安全警报拉响了,用来检测不正常市场波动的程序为了保护投资人的钱,开始尽职地以疯狂速度平仓。这是一场发生在瞬间、火力全开的电子银行挤兑。那些激进的程序感觉到了少见的机遇,把正在疯狂买进卖出的电子同伴当做猎物,依照专门的算法进行疯狂的交易。因为这种空前的交易量,报告系统落后了,错误信息加剧了连环相撞。苹果的股价莫名其妙地升到了10万美元一股,而埃森哲咨询公司的股价则坠落到了特价甩卖区, 每股一美分。不起眼的芝加哥商品交易所拯救了局面,他们在短短5秒内停止了所有交易,这段时间足够市场喘一口气,同时也让高频交易程序重新设定。这场破坏一结束,正常市场力量回归,价格很快恢复到接近几分钟前的价格。



相信有关机构能够保护好我们的血汗钱,这种信任是金融系统的根基。但现在,我们无法再高枕无忧,因为我们无法知道,明天钱是不是依然完整且升值。因为,这些钱的命运掌握在机器手中。


为什么网站总知道我们要什么


这样的电子战争并不局限于财政方面,它们早就发生在你身上了。当你加载含有广告页面的一瞬间,各种各样的合成智能在激烈地厮杀。从你点击链接到网页真正出现在屏幕上的约一秒钟内,上百个事务进程在互联网中激烈地搜寻你最近的行为细节,估算你会被其中一家广告商影响的可能性,然后拍卖决定,到底哪个广告有机会出现在你眼前。


它们为什么知道你的行踪?你访问的网站,可以在你的硬盘上留下你访问的动作及相关信息的Cookie数据。又有人发现,其他第三方也可以在你访问的网页上,搭载只包含一个像素,对你来说是不可见的图片,来获取你的Cookie数据。“Cookie”中通常是一个以大数运算形式出现的唯一识别符,你可以把它看做被贴在你背上的便利贴,当为你做出记号的那一方再看见便利贴时,就会认出你了。它们为什么要了解你?它们可能是想要统计各种数据,不过,更多时候是想以后向你展示广告。


它们包括谷歌和雅虎,也包括Rocket Fuel这样的后起之秀。他们已经建立起了精密的数学模型,用来预测你回应任何一个他们展示广告的可能性,据此他们知道,你在广告主那里值多少钱。



这是一个复杂程度远超人类能力极限的任务,是合成智能大显身手的机会。合成智能必须持续收集和分析海量数据,预测在每一天不同时间、不同浏览器、不同位置上,为你展示广告的不同价值。当你加载网页时,网页会向广告交易所请求一个具体尺寸的广告,中间商直接开始对广告竞价,看你的计算机上是否有他们的cookie,并进行复杂的评估,估算为这次机会支付的钱。其他竞争者也纷纷参与,给出最好的报价。在花费了比人类第一次登月还要多的计算量之后,一个广告天衣无缝地出现在了你正在加载的页面上。


大打出手的计算机程序


Rocket Fuel的总裁曾向作者指出,说服的艺术如果由合成智能来完成,效果会更好。很多客户反馈,把广告预算花在Rocket Fuel上比他们亲自做要好太多。经过复杂混战而胜出的广告,代价并不算高,可能只有0.00005美元。


这些系统大打出手,激烈厮杀,丝毫不在意你的意愿,因为它们本来就是为了完成单一目的而设计,它们不关心也不需要知道其他的副作用。或许有一天,它们为了完成任务,会扫除一切阻碍它的因素,包括杀掉阻止它的人。人类在这些潜在的危险前无计可施吗?答案很微妙,我们首先需要控制合成智能为我们工作的时间、地点。


我们以为公平竞争的环境中能够合理分配资源。但是,当各种买票神器,利用电子智能和人类竞争资源的时候,显然就是一种不公平。



让魔鬼重回瓶子


排队是一种很不错的文化均衡器,因为它让每个人花费自身的个人时间来承担等待的成本。但让机器人帮忙排队的人,和没有机器人亲自去排队的人,付出的成本是相同的吗?人们能接受这样的局面吗?


我们需要把这些概念纳入公共讨论中,然后在电子领域延续我们的公平感。现在这个领域自由而黑暗。


PART2:重塑社会,拥抱智能大未来


五、机器人犯罪,谁才该负责



现代法律理论认为,如果对方是道德行为体,那么就可以被指控犯罪。如果合成智能有足够的能力可以感知到周围环境中与道德相关的事物或情况,并且能够选择行为的话,它就符合一个道德行为体的条件。但是,机器的道德能力如何,它们要怎么应对连人类尚无定论的道德难题,比如自动驾驶汽车是否为了救你而碾过一对老夫妇或一群孩子?


逮捕那个机器人


除了道德能力,还有一个问题:当决策出现问题时,谁才是应该负责的人?假如你的家庭机器人,出去买咖啡的期间,模仿见义勇为,误伤了一对嬉闹的情侣,那么,这个责任该谁负呢?机器辩称,它只是在执行你的命令。你的律师坚持,你没有做,是机器人,你只是按照说明书使用它而已。机器人公司辩称,他们的产品完全达到了标准。


法官可能会援引奴隶法典判定:清除机器人的记忆,为了赔偿,将它交由受损方托管12个月,以让他免费拥有顺从的仆人一年。于是,一系列的判例诞生了。



六、从人到机器,决策权的转移


大名鼎鼎的杰夫·贝索斯曾经在华尔街一家隐秘但极其成功的公司工作,没错,就是大卫·肖的D.E.Shaw公司。后来,贝索斯从那里辞职了。他开了一家网上书店,并且起了一个奇怪的名字——亚马逊。他从大卫·肖那里学到了重要的一课,真正的价值不在于存货,而在于数据。


他的存货和物流都可以通过付费转包给第三方,亚马逊的核心资产是积累书评和顾客的购买记录。通常它被认为是网络零售商,但其实它是高频交易策略在零售领域的应用。当亚马逊处理订单并把它传递给第三方供货商配送时,套利的手法和高频交易相同:两个同时进行的交易,只要它们都进行结算就肯定有利润。亚马逊锁定差价作为它的毛利。


贝索斯花了将近20年,积累了大量关于个人和集体购买习惯的统计数据,包括两亿活跃买家的详细个人信息。他们实时监控有竞争力的价格,并且据此调整自己的价格。如果你是亚马逊常客,你会注意到购物车中的物品价格会莫名其妙随着时间变动,而这些变化是亚马逊根据账户、竞争价格的动态来自动化处理的结果。



无需货比三家的秘密


互联网产生之前,多个同类商家能够共存,在于信息和配送成本,人们难以获得所有商家的价格信息,而且,就算你知道一百公里外的面包便宜一块钱,你也不可能去买。


但是亚马逊解决了所有问题,信息自不必说,通过在人口密集区建立库房的方式,也让配送成本通过规模经济迅速下降。而且,亚马逊还将两者合并,突出优势。它把产品价格和运费分开,以掩盖真实成本,这是一个以心理操纵为目的的谎言。它还推出了亚马逊金牌服务,其实是一个固定的配送年费,这个创新之举,不仅给客户创造出免邮的心理优势,还能成功阻止你到别处购物,让理智消费变得不可能。


每日低价的幻觉


先进的计算机技术让亚马逊从数据中获得巨大的利润。它的系统和实体竞争者的传统数据处理系统不可同日而语,老式的系统没有机会根据市场条件和客户的习惯而即刻调整价格,制造出每日低价的幻觉。合成智能系统根据海量数据,随时随地诱导你做出它想要的决定,看起来你仍然拥有完整的决策权,但事实上,这只是一种幻觉。



你不是在自己做决定


亚马逊只是冰山的一角,这种现象正悄悄蔓延到生活的方方面面。各种合成智能,小心谨慎地记录我们的兴趣爱好,悄悄地和我们讨价还价,直到你做出它想要的决定。


七、谁会成为最富有的1%


谁是最大的利益获得者


作者的豪宅坐落在4000多平米的平地上,出门就有电影院、公园、精致的餐馆,以及任何你可以想象得到的服务设施。他的房子是在1904年由一位著名的建筑师建造,客厅面积有90多平米,一间台球室、一间家庭影院、一间带有4个不同坐席区的厨房,以及由欧洲购买的珍贵餐厅装饰。二层有5个独立套间,三层是办公室、健身房、客房,还有酒窖和电梯。聚会时,房子能毫不费力地容纳150人,如果人更多,就启动客房楼,客房楼开放能容纳200位客人。


但是,根据美国的统计,作者甚至都不能算美国1%的富人。也就是说每100个美国人里,就有1个人赚的比作者多。和很多富豪朋友相比,他简直像乞丐,但即使是作者最富有的朋友,也算不上美国最有钱的人,都进入不了福布斯榜。



在福布斯榜单上,杰夫·贝索斯的个人资产达到了320亿美元,每天入账960万美元,而美国大学生平均终生所得只有230万美元。加利福尼亚州的财政赤字达到263亿美元,为此削减了一系列福利,影响到无数老人、残疾人、妇女、儿童,但贝索斯的财力随便就能弥平赤字,并且所剩仍然惊人。


巨大的财富会让富豪们拥有将社会资源向个人利益转移的力量,左右选举,影响科研方向。美国最富有的1%家庭,拥有超过三分之一的财富,能够雇佣美国三分之二的工人。富人的苦恼是:当所有东西都可以随意获得时,一切都可能会失去价值,生命意义被腐蚀。



宿命般挣扎的穷人


硬币的另一面,是穷人拼尽毕生努力,仍然难以争取到富人唾手可能的东西。埃米·内斯特就是这样一个人,父母是安装电话线的移民,他们坚信大学教育会成为更好生活的通行证。内斯特在获得文凭后,每天花8个小时浏览招聘信息、写求职信、投简历,3个月一共递出1800份工作申请。之后,他接到作者公司接待员的面试邀请,并且成功上岗。在公司,他从不主动缺班,即使生病,每天准时到岗,主动加班,每次都征得领导同意才去就餐。后来,作者公司转卖,他又开始找工作。经历笔试面试,和100个人竞争后,他得到了父亲一样的工作,安装电缆线和网线。一周连续工作六天,每天12或14小时,拒绝加班就要被终止合同。虽然毫无职业发展的可能,但他对这份工作和薪水充满感激,平静地接受事实。但自动化,终将会打破这份难得的平静。


对内斯特未来真正的威胁还没有出现在他的视野内,有一种技术叫广域高带宽无线通信技术,可以轻松地淘汰安装网线这类工作,如果这个方法推广开来,创业者可以在丰厚的财产上再增加一笔可观的收入,而25万正在从事这一工作的美国人,不知将去往何处工作。



八、无论什么颜 {MOD}领子,机器都会毫不留情


全球变暖并不是对所有人都一无是处,决定因素在于你所处的地方,科技变化带给劳动力市场的影响也是一样。


淘汰的不仅是工作,更是技能


面对人工智能领域的发展,一种威胁很明显:大部分自动化作业会代替工人,从而减少工作机会。但是,还有一种威胁比较微妙,很多科技进步,使得企业连技能都淘汰。譬如,由人来做亚马逊的仓储计划,会把商品以一种既有逻辑又易于理解的方式规划——即相同的商品放在一起。但是合成智能构建的计划,就不需要什么记忆和理解限制,只要按照配送频率放置就可以。对于人来说一团糟,但合成智能可以精准完成订单。


人们通常以为需要优秀人际交往能力或说服力的工作不太可能被自动化替代,但事实却并不一定。就像人造劳动者取代体力劳动者一样,合成智能也将会席卷很多脑力工作,无论你的领子是什么颜 {MOD},自动化都将毫不留情。



律师光环不再


曾几何时,进入法学院是一种伟大的成就,更别说成为事务所的合伙人了,那几乎是过上好日子的保障。但人们逐渐意识到了现实,法学院的招生人数已经回归到50年前的水平。


自动化的因素在律师行业里才刚刚开始,目前计算机在法律专业中的主要功用是存储和管理法律文档,但更进一步的尝试正在进行,计算机可以轻松地起草商业合同,并可能完成从契约、贷款、执照、合并文件到购买协议的过程。法律科技公司可以在网上接待客户,解释必要概念,收集客户详细情况,软件随后准备好初稿,交付给律师,并提示需要他特别判断或注意的地方。这些改变,以及律师在家办公的趋势,让更多人增加了获得法律服务的机会,但也在拉低高质量法律援助的价格,让律师的光环黯淡起来。



更强大的机器人医生


医疗从业者的角 {MOD}也在被人工智能改变着。就像《医生的忠告》曾提及的,相较于人的直觉和判断,科学的统计和数据分析可能更接近疾病的真相,这种认识日益普遍。从患者的角度出发,理想的医生是精通所有专科领域的超级医生,现实却是分裂成无数专业与业务的医院。如果人工智能的效果被普遍证明,未来的患者可能会主动要求能力更强大的机器人医生,而不是劳累过度的人类医生。


驾驶与教育也充斥着这样的趋势,自动驾驶、翻转课堂已经为人所熟知。


经常失业与没有人想雇佣的人


经济学家为两种失业类型取了名字:周期性失业和结构性失业,它们对应着人工智能的两种影响:代替工人和技能变得无用。农场中出现了可以在黑暗中工作的机械人,机器仓管员有着完全不输人类的工作效率,就连性工作者都可能被取代。


只有雇主愿意付钱的技能才有意义


未来,只有雇主愿意付钱的技能才有意义,而唯一知道什么技能有用的人,就是雇主。


在专业培训上,我们犯了两个错误,过分依赖传统学校以及人们需要先上学再工作的假设。学校对经济发展趋势反应不够快,而且在飞速变化的劳动力市场里,学习与工作需要紧密交错,而非一先一后。



解决这个问题的办法就是开明的经济政策,就像鼓励和支持房产的贷款一样,我们需要建立一种职业培训贷款系统。你申请的是一份未来的工作,与雇主达成一份诚意协议,但最终两方也都可以再选择。这等于是雇主为自己需要的技能埋单,履行承诺的雇主可以减税,而随意乱发意向书的雇主则可以被处以罚款。这种办法还有很多需要完善的细节,但是,已经有企业正在朝着这个方向发展。


九、一个人机共生的时代


大多数动物天生没有足够的智慧来摆脱因栖息地环境变化造成的困境,但是我们有。


美国橄榄球第59届超级碗的比赛中,西雅图海鹰队在抛硬币环节胜出,他们的先发球员得到了球,球在空中完美划过,进入对方球门的正中央,让所有人惊掉下巴。这是美国橄榄球联盟史上第一次开球射门得分,观众陷入疯狂。而后 ,一次又一次完美的射门,让观众不安,在没有一次传球的情况下,他们连续30次射门得分,海鹰队在观众的倒彩声中获得了胜利。

坊间充斥着各种传言,但真相很快大白了,海鹰队启用了史上第一个轻量级智能定位鞋,它符合所有橄榄球联盟规定,但能把踢球者的脚精确地引导到最佳位置上。



公众激烈辩论,人们分成4派。保守派认为规则神圣而完美,如果有人创新,那就让他创新,所以球队都可以开发这样的技术。自由派关注公平,他们认为有的球队有新鞋,有的没有,那应该把穿新鞋的对手球队球门变窄。基要派认为任何新鞋事物都要禁止,过去无比美好。革新派认为比赛的目的是为公众利益服务,所以应适当改变规则,在娱乐大众的同时,激励球员突破自我。最终,美国橄榄球联盟找出了一个有创意的解决方案;设立了球员装备最佳进步奖,每年颁发100万美元的奖励,获奖的发明将会被联盟中的所有球队免费使用。


当然,这只是一个预言,但谁敢说这个预言不会成真呢?


分配未来,急需公平


如同新设备加身的球队面对传统球队时,我们生活的世界,富人与穷人的力量悬殊也越来越大。而生活标准的巨大差异,是一种公众性的耻辱,我们需要改变这种状况。为了缩小差距,现在已经到了建立合理政策的时候了。我们不需要夺走任何人的东西,只需要用一种更公平的方式来分配未来的增长,问题就会迎刃而解。


利益均分,让每一个人获益



我们可以采取经济激励的方式来扩大股票和债券的所有权基础。为公司设置公共利益指数,针对公共利益指数较高的公司进行税收减免或者税收优惠。为了获得税收优势,公司会在更大范围内分配股权,而获得股权的大众就共享了发展的增长,而政府可以据此监控并调整这个过程。


有人说,没有资产的人怎么有钱购买证券,作者首先提出了改变管理社会保险方式的方法,提高个人既得资金的透明度,让个人拥有更多控制权,让人们从一些私人股票和证券组合中挑选,让人们在一定范围内按照自己的心愿来制定自己的投资组合。这样做可以让更多人管理自己退休金,提高个人和社会之间的连通感。


此外,被政府减免的或政府补贴的所得税以及我们用来鼓励各种活动的对等基金,也可以帮助建立每位公民的投资组合。政府可以为公共服务志愿者适当提供高公共利益指数的股票和债券的投资组合,如果你报名参加一些公共服务活动,可以授予你一些还没真正拥有的股份,随着工作时间的积累,逐渐获得这些股份的所有权。



钱并不是工作的唯一理由,人们希望感觉到自己是对社会有用的一员。未来,或许有些人在不工作的情况下仍有足够的收入养活自己,天天打游戏。但是,大多数人不会满足于此,人类追求上进和自我价值感的本能不会消失。



结语


关于人工智能,我们人类能主宰吗?既然可能有那么多的对人类的不利好,那就干脆叫停!可以吗?


正如音乐,最初乐队现场演奏的才叫音乐,当黑胶唱片产生后,音乐家批判机器记录的声音是没有灵魂的;而当数码录制产生后,唱片的爱好者又抨击数字形式的音乐没有唱片的音乐性。不过,它的脚步停下来了吗?


未来的极端,我们人类会将自己这个种群置身于何地?会不会智能机器族群制定一个法律,将我们作为物种多样性保护起来!


不过,这一切都是基于现在人类的想象能力,或者我们根本猜不到未来智能机器族群的威力;不过以我们人类遇到无数次濒临存亡的智慧和经验来说,人工智能只是一个性质不同的挑战而已,你认真你就输了!
















演讲实录:

读完本文约需25分钟

大家刚刚看到的是我们家的一个新成员,叫作进化者机器人小胖。小胖看起来挺笨拙的,好像笨手笨脚什么都不会干。但是我认为这是一个见证历史的时刻,大家会看到机器人走入家庭,在一开始就是这么笨手笨脚的,就是这么完成指令型的。但是过若干年以后,很有可能小胖会飞着在屋子里边跑来跑去,把各种各样的事都给你解决了。

我们有过这样的经验,比如说第一代的这个手机是什么样,第一代智能机是什么样,发展到现在是什么样。最早的无人机是什么样,现在的无人机是什么样。这个变化的速度都是以幂次的方式在改变的,所以我特别看好人工智能的未来。

所以今天我们要讲这本书叫作《人工智能时代》,这本书的英文名字更有意思,叫作 Humans need not apply,这个话什么意思呢?我专门托这个美国的朋友帮我问了一下,我说这话表面上看不出来。

这是有一个典故的,当年苏格兰人在到美国去找工作的时候,有一些人会写上说,Scotlands need not apply ,就是我们不招苏格兰人。这事当然不公平了,苏格兰还编了一首歌来唱这个事,所以不招苏格兰人成为了一句俚语。然后这本书的作者用了Humans need not apply,翻译成咱们现在的话,直译的话就是我们不招人类,就是未来没有人类的职位,所有的职位都是小胖他们这些人工智能在干。

所以这个书里边最有说服力的例子是讲,你有没有看过高速公路的边上有很多经常被不幸扎的小猫小狗。那为什么这些小猫小狗会被碾压,被轧过去,被压扁了呢?原因是因为他们没有感知到在两公里以外有一个两吨重的东西在以100公里的时速唰地飞奔过来。感知不到这个东西就导致它被无情地碾压。

而现在我们大家没有感知到的或者很多人没有感知到的是远在几年之后,有一个叫作人工智能的大的怪兽正在朝我们这边狂奔。所以如果你不了解人工智能时代会发生些什么问题的话,你也可能会像那个小猫小狗一样被历史的车轮无情地碾压过去。就像当年工业革命的时候,很多人破坏机器,希望通过阻止这个机器的运转来让自己能够继续地活下去,继续有工作,但是阻挡不了历史进步的步伐。

所以最好的选择是我们能够首先了解人工智能时代到底是怎么回事。那么第一个要说明的事就是人工智能不是顺从的仆人,跟我们刚刚看到小胖那个样子是不一样的,小胖还是更多地需要我们去给他设定程序。但是你发现它已经开始跟我对话了,我说它几句话,它有时候还会跟你开个小玩笑。它已经跟我们过去所设计的不一样了。那么未来的人工智能最重要的是建立在这么几个技术之上的。

第一个技术就是摩尔定律所带来的计算能力的增强,摩尔定律为什么有效?因为他发现你第一代的芯片进行了能力的提升以后,这个提升过的能力会用来运算第二代的芯片。这个提升过的能力会再用来运用运算第三代的能力,所以每一次新的芯片的开发手段都比上一次的芯片的开发手段要强,这就形成了一个幂次的效果。因此每过18个月 ,芯片的面积就会小一倍,而且功能会变得更加强大,幂次就是这么来的。所以所有能够符合这个特征的东西都会以幂次的方式来发展。

那么摩尔定律带来的计算能力增强,举一个例子,1980年的时候,apple II是当年最贵的计算机,apple II的那个计算机的内存有多大呢?就是能够存CD音质的音乐一秒钟,不可想象。你会觉得说那还能用吗?但是当年那是全世界最贵的电脑就只能存一秒钟的CD音质的音乐。而今天我们手上一个随随便便普通的手机,就能够存12天的CD音乐。这就是运算能力的超强。

第二个特别重要的进步就是机器学习的进步。真正的人工智能是有学习功能。它在跟你不断对话的过程当中,它在不断地学习,不断累积,不断改进。所以机器学习和深度学习成为了人工智能的一个非常重要的前提条件。有了这么一个东西之后,它不再是按照设定程序进行的。

那天有人向我展示了一下语音学习系统。你只需要把你的声音跟它说过一些词,

最多一万个字就足够了。讲完了以后,它就能够完全模仿你的声音,非常像。从声音的角度我会承认我听不出来,语气上会稍微有一点问题,L、N这样的发音有时候会念错,但是声音是非常像。机器学习再加上机器人工业设计的改良,机器人一定要跟工业设计相结合。

如果没有一个优秀的工业技术做基础的话,做出来的机器人就不好用。所以它是跟这个技术也是有关系的。还有就是叫作机器感知能力,机器感知能力就是机器有眼睛,机器可以识别,可以看。

这里边有一个特别酷的公司是我师弟做的,中国的一个黑科技公司叫格灵深瞳。格灵深瞳就是做这种黑科技,他们能够做到眼部识别。我们过去有很多人会做面部识别,做眼部识别,他们做眼球的识别。只要被它捕捉到你的眼睛,它就能够识别你是谁。

所以将来进火车站的时候,将不需要检票,这个地方就立了他们做的这个大门。然后从那只要走过去,它就知道你有没有买票,它知道你有没有前科,知道你是不是犯罪分子。你说你再怎么化妆,你能够把眼球换一个这很难。所以用这样的人工识别的方式就可以做无人驾驶汽车。

他们的无人驾驶汽车现在已经能够时速达到80多公里,而且前面不需要先导车,能够开得很快。这就是机器人学习和机器人识别的能力。所以它能够看、能够听、能够做计划,并且能够因为外在的环境改变而调整自己的计划。在这些技术成熟的基础之上,人工智能时代即将到来,这就是人工智能的一个基础。

那么举几个例子,油漆工是一个人们不爱干的工作。因为有味,对身体又不好,所以今后的油漆工会怎么做呢?飞行的机器人像无人机一样飞起来,前面带一个喷嘴,里边装着这个油漆,均匀 在墙面上喷。这时候你会发现不需要一个人从上面拿个绳子吊下来,在外墙上这样不断地刷,机器人会飞上去,刷所有需要刷到的地方。像现在美国人所用的远程轰炸机,其实就是机器人的一种。你在美国操纵就好,它飞到阿富汗去轰炸他们的目标。

还有一种叫集群机器人,这个是非常酷的。你们有没有看过特种部队,电影里边就有集群机器人。这个机器人飞出去是很多零散的,然后他们会突然组合起来完成一个很重要的任务。比如说,在你这个大楼里边发生了火灾以后,你把这个集群机器人调动出来,在你周围形成一个保护网全部罩起来,那个火烧不进来。还包括它们会突然变形,它们会去形成一个桥。这就是集群机器人所做的各种各样的事情。会在森林里边巡游,把这些机器人飞到森林里边,像蜜蜂一样飞,然后发现哪儿发生了火情,发出信号,哗,全部飞过去一块灭火,集群机器人。

现在美国交通部正在做V2V的通信协议,什么叫V2V呢?就是汽车对汽车的通信协议,就是一旦这个东西做好了以后,你会发现自动驾驶就真的会实现。现在自动驾驶已经在单个的车辆开始实现。但是当这个协议有了以后,我们从道路到汽车,汽车到汽车,然后再从法律层面允许之后,真正的无人驾驶时代就会到来。

真正的无人驾驶时代的样子给大家描述一下。你不要简单想象成说就是现在的那个车,只是那没坐人,然后它自己就可以开了,不是那么简单。那个时候你会发现整个车像一个房子一样,方块的。因为没有发动机,它是用太阳能什么来驱动的。所以它需要很大的外立面做太阳能的面板,人们坐在里面很平稳开着,因为它是机器开得比人开得好,很平稳,可以在里边喝咖啡,可以在里边说话聊天。它是一个移动中的咖啡厅,是一个移动中的办公室,甚至是一个移动中的影院都OK。车和车之间的距离只有15公分就这么宽,高速,所以你在路上看到的车全是一串一串的,就是跟火车一样紧挨着的,疯狂跑速度很高,没有红绿灯。

为什么没有红绿灯呢?它不需要红绿灯,连路灯都不需要。当然路灯要留着,给人照,车不需要路灯,就是它是完全按照程序跑的。而且过十字路口的时候,它的时速可能不用减,就是120公里甚至150公里就过去,所以整个交通的效率会得到大幅 提升。减少了多少人工,减少了多少能源,减少了多少道路的需求,减少了多少停车位的需求,这是我们说自动驾驶。

所以总体而言有一个预言说,未来可能更像过去,这个话怎么理解?什么叫未来可能更像过去?过去你们家的厨房没有洗碗机,没有微波炉,没有抽油烟机、灶台都没有。你们家就是一口锅,然后你妈妈拿柴火塞进去烧,你妈妈可能不行,你奶奶的奶奶。厨房就很简单,大家就简单的几个工具,做饭全靠自己,因为你没有什么装备。

工业化给我们带来的是分工,给我们带来的是精细化,每一个工种甚至连削个土豆皮都要发明一个新的机器。所以你没觉得你们家好复杂吗?你们家厨房里边放那么多东西,起码我们家就是。

但是真正的人工智能时代,你会发现升级版的小胖,就是比我们家这小胖要厉害得多的那个小胖,它一个人就全解决。它会把所有这个厨房里所需要干的这些活全部集成在它自己的身上。你要微波炉吗?打开肚子放进去,你要烤箱吗?改成烤箱放进去,你要炒菜吗?炒菜,你要抽烟机吗?吹出去抽烟机,洗碗放进来,洗碗一个人全解决。

因为人工智能,它是可以自己调整,自己学习自己改变的,所以它会像瑞士军刀一样,你的家会变得更加像一个古代的家。谷歌现在研究什么?他们在研究墙,就是谷歌的新一代的一个研发的目标是墙。家里有这么大的一个装置,咱们每个家里面都有墙。这个墙除了载重之外,我们竟然没有发挥作用。除了载重就是挂画,墙应该变成智能的,应该让这个墙发挥它应有的作用,能源的作用、娱乐的作用、睡觉的作用、安保的作用,甚至楼塌了的时候,能够飞出去做飞毯的作用等等,我瞎说的。总之要让这个墙智能起来。

所以未来可能更像过去这句话,对我有极大的启发。如果你沿着这个方向去思考,你会发现你和过去的那种简单针对一个问题去发明一个东西的想法是彻底发生了改变。你就像那个小胖,你别看他笨笨的,好像只会跳舞,端水之类的,它有空气净化功能,就是我说看一下空气指数。它给你报空气指数,给你打开空气净化机。你告诉它你自动监测,它就会自动监测,随时只要室内的空气不达标自动就打开了,这个比我们平常用的空气净化器要高级得多。它会放投影,它说给孩子放个迪斯尼的卡通片,它就自己去找。因为它们在内部已经构成了协议,它可以自己找到片源。自己找到音乐,你想让它播周杰伦的歌,随时就可以播得出来,集成在一起。

所以你们家不需要摆一个空气净化器,不需要摆一个投影仪,也不需要摆什么音箱这样的东西,一个机器人就搞定了。这个还只是功能的刚刚开发,那当然它也有安保的功能,我不在家的时候,可以打开它头上那个摄像头,可以看整个家里的状况,可以报警等等。未来的家有这么一个仆人很爽,虽然它现在走慢了点,我不嫌弃它。未来如果你家里边能够有一个走得稍微快一点或者是更智能一点的,这个仆人什么事它全干了,它完全能够做得到。

所以大白的这个设想根本不是凭空来的,就是把未来打造得更像过去。我们不再有那么多奇奇怪怪的设备,不再有那么多分割的功能,统一都用人工智能来实现。

这里边有几个是我们已经能够看得出来的。原来我们有书店、有鞋店、有服装店、有电器店,亚马逊一个店整合了,不需要那么多店,亚马逊一个店就够了。google整合了图书馆,整合了报纸,整合了黄页,整合了书籍。Facebook整合了明信片,整合了邀请函,整合了感谢信,整合了聚会,整合了互相聊天,它把很多过去我们需要在不同的场景实现的功能,用一个东西就整合了。

所以人工智能将会越来让我们的生活越简单,然后让功能被整合在一个相对朴素的外表之下,而不是我们所想象的说我又多了很多个玩具。那就是靠人的思想,而靠人工智能的思想是不一样的,这就是我们未来的一个基本的趋势。

那么在这样一来会出现一个严重的社会问题,什么严重的社会问题呢?我知道你们会讲失业,失业还不算是最严重的社会问题,最严重的社会问题是贫富的差距,为什么呢?就是富人会有更多的钱拥有这些便利,富人会有更多的钱来节省成本。

比如为什么很多人会投资滴滴打车,说这个赔钱的,滴滴打车赔这么厉害,亏损这么严重,换作是我们肯定不投钱。但是很多人投资给它为什么?你想想看如果滴滴打车将来终于来了无人驾驶,还管什么上海户口、北京户口。无人驾驶没有户口的问题,然后没有工资,没有分成,所有的交通费用它就全收了。因此投资滴滴打车的这些人就会变得更富,拥有这个公司的人就变得更富。

那天我跟银行的人聊,银行的人说我们现在基本上就不怎么开大网点,开大网点需要太多的人,太多的成本。我们就是几个机器放在那,然后有一个保安呆在那就够了,就能赚钱。而且那么两三台机器不要小看,一年一个多亿的销售额,没有成本,成本一下子变得极低。所以富人的钱赚起来会变得越来越容易。而反过来穷人由于你的技能,你的工作在被机器无情淘汰,有可能会变得更穷。所以贫富差距会成为人工智能所带来的一个非常重要的社会问题。

这里更要命的是人工智能的交易问题。有一个人叫作大卫• 肖,大卫•肖,和我们这本书的作者杰瑞•卡普兰还曾经是好哥们,都是同一个学校里的好哥们。大卫•肖毕业了以后1986年就进入到摩根士丹利。在摩根士丹利里边,聘他这么一个数学家去的目的是什么呢?是希望他来研究怎么样用机器进行交易。那是1986年的时候,摩根士丹利在研究这样的事。

后来大卫•肖就发现你按下这个键的这零点一秒当中,作为人来讲按下这个键,你是掌控不到这个时间还有一个差距的。但是这个键按下去到信号传递到那个数据中心发出要买一个股票的请求,这当中有零点一秒的时间,这零点一秒的时间足够机器买卖10万次。机器可以在这零点一秒当中,买卖10万次的股票。所以如果每一次能够赚到一分钱或者每一次能够赚到运气好的话几分钱,它量很大,这是一笔巨额的财富。

所以大卫•肖后来离开了摩根士丹利,他成立了D.E.Shaw这样的一个用他的名字命名的公司,他后来被称作宽客之王。这些人所做的事叫作高频交易。大卫•肖认为在整个市场当中,像巴菲特说的什么价值不重要,他们不懂这个,他说数据才是最重要的,你能够抓到数据的差这是最重要的。

比如说这边有一个人想花1块5买这个股票,这边有一个人愿意花1块4毛8卖掉这个股票,有两分钱的差距,一按下去它不让他们匹配成功。它会首先从这买过来立刻卖给他,就是它的速度快到人是跟不上的。你想零点一秒10万次它的这个机器是在这个系统里边,拼命地寻找任何差价,寻找任何机会,不停地成交,不停地成交。

所以曾经有一本书就叫作《高频交易员》。你们如果想了解这个的话,可以去了解一下。这些公司竞争靠的是什么呢?谁的光纤离证券交易所最近为了保证这个光纤,他们甚至不惜把一座山直直地打一个洞过去,不允许光纤绕圈。愿意花几千万美金就做光纤的这个铺设,就是为了能够更快,只要能够快一点点,他们花几千万美金眼睛都不眨一下。为什么?因为他太容易赚钱了,有很多高频交易员就是一年交易下来没有一次亏损。没有一次亏损就是因为它是有程序在这儿放着,他永远都赚钱。这是一个非常不公平的做法。

那有人说这为什么不公平呢?我举一个例子,假设在你的镇子上有一个隐形的机器人,每一个人屁股后边跟着一个隐形的机器人。这个隐形的机器人就是看你有没有掉钱,你掉了一个硬币它就捡起来。但是它捡完这个硬币之后,它不还给你,它把所有捡的硬币全都拿给它的主人,这就是高频交易的特征。它捡了全社会人的漏,只要有价格差都被它吃掉了。其他人想要买到这个便宜的东西,买不到。所以这些用数据来赚钱的这种方式,用机器人捡钱的这种方式做比喻,你就能理解这件事情了。

你会发现它让证券交易偏离了它最初的目的。因为证券交易的目的是优化和高效地分配资源。但是现在彻底地沦为了数学家和IT精英们赚钱的手段,不用研究任何公司的好坏,就是把程序设定好进去交易就好。当然这里边也有一个风险,就是机器人一旦疯狂起来,比人更疯狂,因为它纯理性,因为它没有自己的判断,它是完全用程序在那算着判断。

所以2010年5月6号这一天,有一个人挂了一个单子,拿出去卖。结果没想到他挂出这个单里卖了以后,市场上没有足够的人要买这个单子,这本来是一个很平常的事,如果在人看来无所谓,不成交放那就行了。但是这个单子触发了机器的抛售,机器说看样子是要抛售,然后就开始抛售。一台机器抛售,其他机器跟着抛售,疯狂地造成了电子挤兑。在这一段时间里边,股价出现了崩溃。

在那段时间里边,埃森哲公司的股票跌到了一美分,被扔到了垃圾股里边去交易。埃森哲根本不知道这事,埃森哲还在那接着运营,运营得很好。整个公司都蒸蒸日上,正在干活呢,股价突然变成了一美分。苹果的股价变成了10万美元一股,就是被炒高,苹果也不知道。

这一段时间持续了多久呢?几分钟。在我们人类看来还来不及反应了,来不及去赶紧买点埃森哲,还没来得及。但是那一瞬间对于机器来讲是永恒,因为完成了无数次的交易,就是不停地交易不停地交易 。后来是芝加哥的一个交易所用了一个非常简单的办法突然就停止了这一切,而都不知道是为什么。

很多人事后在不断地复盘这个过程当中的时候,就发现机器发生挤兑,是特别可怕的一件事。那几分钟之内道琼斯指数下跌了9%。埃森哲这样的倒霉公司是一下子变成了一美分,但是几分钟之后系统又恢复正常,就这些机器重新算,又恢复到原来的价格,所以有点毛骨悚然。

当我们自以为安全地把钱交给股票市场,交给证券市场,交给他们的时候,你有没有想过你的钱根本不是人在管。你的钱很有可能是这些不是靠经验来判断的机器在管,他们就是用运算的方法,用这个触发然后有一些指标,它就会去做行动这样来做。所以我们说未来的一个赚钱的非常重要的渠道,就是大量的人会用机器进行交易,然后很多行业会发生一个彻底地改变,比如说广告业。

那天我参加了一个广告业的聚会,他们在广告业上讲要多投放我们广播,要多投放我们报纸,我就听着觉得特别心酸。因为现在很多人确实既不投放广播,也不投放报纸,为什么呢?因为投放已经变得特别机器化,当你的手按下按键的那一刻,打开网页。你要点开这个网页,你啪点了这一下,你没发现需要等一下吗?就是慢慢地啪才能出来,就在你等这个网页的那一两秒钟之内,后台在进行着一个非常快速而强大的抢单活动的剧烈运算。

运算什么呢?打开的时候给你看广告,在那一刻已经完成了无数次的招投标。就是有大量的甲方是把钱放在这的,说如果符合什么条件的人打开,我们愿意出多少钱,我买这个广告位。有大量的卖方就是你们的这些网页放在那儿,说这个人大概是一个什么样的人。

一旦你点那个键说准备要买了,你的所有标签会被放进去进行计算。计算之后,在所有符合的甲方当中,挑选那个出价最高的人把它的广告匹配上。所以你有没有发现现在在网页上弹出来的广告,跟你越来越像,跟你想要的东西越来越接近。

我们有朋友玩新闻客户端,比如说像头条这样的东西能够蹲下来在那玩几个小时,我说你为什么会这个东西玩几个小时,而且普遍很多人会玩几个小时,为什么?因为它太了解你,它给你推送的内容都是你喜欢的那一口,你越喜欢什么内容,他就越给你推什么内容。所以你会觉得这个东西做得好,做得好是不一样的,它在你的手机上呈现的和在我的手机上呈现的根本是两个媒体。但是它能够精确地计算出来,那他怎么对你这么了解的呢,这个是来自于Cookie。

有了Cookie以后,就相当于什么呢?相当于有一个人在你背后拿着那个小贴纸贴一个标签,贴在你背上。然后你就开始逛吧,你在网上到处逛随便去哪,那个人在后面一个劲记,你到这儿来了,你到这儿来。你的每一个行动全部都在小贴纸上写得清清楚楚。

所以为什么他们能够计算出来你想买一双鞋,或者为什么他们计算出来应该给你推荐一个香港的保险。原因就是你之前看的所有内容已经完全出卖了你到底是一个什么样的人,所以你说穷人怎么跟有钱人竞争呢?

到未来的时候,这些东西都不需要通过人来做,而是机器就解决了。这些有钱的财团,有研究能力的人可以掌握这样的东西,而普通的劳动者是很难的。而且还会引发的问题就是机器本身没有道德感。比如说为什么会出现电子银行的这种挤兑。它没有道德感,它不用管说我做这个事对社会会有什么影响。我们一个人看到了一个车位放在那儿,我们还会犹豫说要不要去抢那个车位。因为那边也有个人过来,要不然咱再让一下。这是人能够做到的,机器你如果设定了要进这个车位,他一判断我比它近,它就进去了。

所以机器越来越多的掌控以后,我们说加塞,抢车位,倒买倒卖这些事情都会不断地出现。它会让这个世界的不公被不断地放大。因为机器本身没有道德感,它只会按照程序来做事。

那么随着人工智能不断发展,还会出现一个特别有意思的现象,就是决策权的转移。什么叫决策权的转移?现在这个社会的事情基本上是由人来决策的,也不一定,有些事已经不是,但是在未来很多事是由机器来决定。

这里边有一个非常重要的案例,贝索斯是亚马逊的创始人,特别有钱。据说贝索斯只要拿点钱出,就能够把加州的赤字全部抹平。而且他自己还有几十亿美金可以足够挥霍。现在这个书的作者卡普兰也是一个有钱人,他们家大概住着有个几千平米。他们家能够容纳150个人同时开party,如果来300人以上的话,它有个配楼还可以用,有游泳池,所以听起来很有钱。他说他还没有挤进美国的前1%,就是真正美国的前1%的有钱的程度,就是贝索斯他们这样的人。那个富豪的程度用我们是没法想象的,我们想象不到他们是有多有钱。

所以贝索斯一开始是做什么的?他竟然是从大卫•肖 的公司出来的,就是贝索斯参加工作的时候,在D.E.Shaw公司工作。他觉得老给别人打工没意思,他要创业,他创业做了亚马逊。

这两个公司是不是没什么关系?一个是用数据炒股票的,一个是做亚马逊卖书卖东西的。原理一模一样,当贝索斯离开的D.E.Shaw跑出来创业的时候,贝索斯认为这里最重要的东西根本不是产品,而是数据。数据才是亚马逊所经营的最重要的东西。为什么呢?因为亚马逊甚至可以不拥有自己的仓库,就是我只需要知道供货方所有的数据,并且知道愿意买东西的人的所有数据。我在他们之间不断地进行匹配,我就能够获得高频的差异。

所以,他跟D.E.Shaw在做股票交易的时候思路是一模一样的。因此在亚马逊上有一个原则,叫作不容讨价还价,什么意思呢? 它会根据对你的分析,然后根据当前的供应状况,不断地调整价格。网络爬虫在各个网站上搜寻各种各样的价格,然后把进货方的价格统计过来,愿意买的人价格统计过来。它计算你这个人到底愿意付出多少钱。

如果你买这个东西是因为自己高兴,是因为着急要给别人送礼,是因为现在是圣诞节,那么坚决不给你打折,价格就会上去。而这一切都不是由人来决定,是用人工智能的计算来决定。

所以很多亚马逊的用户会抱怨说,为什么我放在购物车里的东西会价格会变,有时候会涨,有时候会降,涨了就生气,降了就高兴。但是这就是来自于算法变了,就那一会儿可能这个市场上的供给增加了或者是减少了等等。

它通过复杂的算法来取得一定的收益,并且通过高频把他们撮合在一起。因此贝索斯所做的亚马逊事实上就是换了卖的东西。但是核心跟D.E.Shaw所做的叫高频交易公司一样,都是通过机器的快速决策来解决问题,所以他走进了全世界最有钱的1%的人当中。

但是相应的另外一些人,比如作者的一个雇工叫内斯特。内斯特是一个移民,会做一些安装的工作,就特别艰难。一天恨不得要工作10个小时,因为竞争太激烈。大量失业的人口等在后边,只要老板让你干活你不想干,立刻就会有人把你替代掉。所以已经累到了干了两三个月时间下来,已经腰椎颈椎都出了严重的问题。但他不敢停下来,因为他只要停下来,他们家的房贷就还不上。然后他爸爸到现在还在外面不断地工作,就是为了能够养家糊口,收入低到难以想象。

贝索斯的收入怎么描述呢?他只需要打一场高尔夫球的这个时间,就相当于几十个大学生挣了一辈子的钱,贫富差距就是这样。所以在未来自动化和智能会让内斯特这样的人更惨,因为决策权逐渐地都转移到了机器的手上,而他们更加冷酷无情。那么这么听起来,我觉得很多人会觉得有点担忧。那个轰隆轰隆的机器正在远方过来,不过也不用那么灰 {MOD}。因为未来还是有机会的,因为人类会调整。

当工业革命的时候,很多工人去破坏机器。但是当你把机器没破坏掉,这个大潮涌过来了以后,其实人们的生活比工业革命之前过得好多了。因为我们这个社会有一个特别重要的原则,就是如果在社会上出现生活标准的巨大差异,这是一种公众性的耻辱。如果我们这个社会能够容忍叫朱门酒肉臭,路有冻死骨,这是一种社会性的耻辱。

因此当这些有钱人真的有钱到了贝索斯这种状态的时候,他也很希望能够让大家再多赚点钱。他可以捐出更多的钱来,像巴菲特、比尔盖茨这样的人会捐大量的钱出来。为什么?因为钱对他来讲根本不会影响到任何他的生活的状况,而如果整个社会都对他不满意,整个社会的人都非常痛苦的话,那么这也不是一个美好的社会。

那么接下来我们看人工智能时代会带来的哪些跟各位相关的职业上的变化?第一步我们能够想到的是自动化替代工人,包括富士康现在开始用人工智能在做很多的设备。用机器人来替代工人,又不会自杀,然后只要给电就可以,还不用发工资,所以就买了一批又一批。现在不断地在替代他们手下的工人,这是第一步。

然后接下来重组的这个游戏规则,就是整个机器出现以后会重组整个的游戏规则,淘汰的不是工作而是技能。这句话很重要。未来淘汰的不是工作,而是技能。你整个都没用了,就好像我们现在的孩子都是老老实实的小学,初中,高中,大学,大学毕业学的东西没用,现在都已经很明显了。但是在未来你会发现更没用。因为你大学学的这些东西随便一个机器人就干掉你,而买这个机器人可能只要1万块钱就搞定,但是培养你这么一个大学生累死累活的。

所以未来的教育方式也一定会发生一个巨变,教育可能会变成随需定制,就是这个雇主来出钱让你学习。雇主认为我需要一个会什么东西的人,他把这个标的发出来,然后你说我愿意学这玩意儿,他给你钱。你就按照他要的这个东西来学,这说不定是未来的发展的一个教育定制的方向。

所以教育的多元化、精熟式教育的发展、翻转式课堂都是未来的方向。因为我们脱离了工业化时代。工业化时代就是大批量简单划一分门别类,这是工业化时代的要求。但是未来不是这样,未来游戏规则不一样了。就是跟我们现在所想象的流水线环节的配合,大家相互之间优势互补,这种想法是不同的。所以在未来真的需要学些什么都不知道,这叫作淘汰的不是工作,而是你的技能,有很多技能就没有了。

接下来说服性的工作也会被替代,什么叫说服性的工作?就是很多人认为机器只能干粗重的活儿,你要跟人说话、要交流、要说服他,这事怎么替代呢?比如说服装店的服务员。服装店的服务员,在我们看来是觉得是要说服的,要有技巧。你得说姐你穿真好看,这就是这个说服性的工作。

那怎么被替代呢?这个人衣服一穿,往镜子跟前一站,镜子上立刻就跟他说话了。说您穿这身衣服打败了全世界98%的女人,这身衣服对您腰部曲线的修饰,对你胸部曲线的修饰怎样,让你的肤 {MOD}怎么样。这款衣服在整个这个城市里边一共有多少件,分别分布在什么地方。这些数据是来自于网上的大数据,实时采集。所以这时候你所获得的评价比服务员在旁边一个劲地夸你要真实得多。

律师这算是一个说服性的工作,现在在美国已经出现了大量的机器人律师助理,就是人们发现用机器人打官司比用人打官司更稳健,它记得总是对的,它不会错,而且便宜不用花钱 。律师费用是这个社会非常大的一笔交易成本,它会随着机器人的出现不断地降低。机器人草拟合同现在已经成为了一个非常成熟的东西,中国的网上也有。你可以搜到很多机器人草拟合同的网站,它会根据你的要求给你拟出一份合同来。因为它对法律非常熟悉。医生,像IBM做的Doctor watson比别的医生要勤奋得多,它每天都在学习着全世界最先进的医疗信息和前沿科技。所以它的误诊率会比一个普通的大夫要低得多。

而且随着工业设计的不断进步,将来会有机器人做手术的这个动作,远程操控都会出现,所以医生也会被替代。老师也一样,因为连教育都改变了。那天我跟朱永新先生在一块吃饭的时候,朱先生是中国教育家的代表,然后他就说将来学校跟现在完全不一样,就是三到五年的事。

怎么呢?学校变成了一个采购方,孩子到学校来主要是玩的,孩子来这儿有同学交朋友,大家一块玩没有什么班级,每个人在这干什么呢?修学分。你要想学数学,全社会范围内采购最好的数学课,然后学生们可以上。你拿到了学分就算OK,然后你要想学语文,我们采购语文课,想学体育采购体育课。所以这时候是一个整个社会办学的一个过程。

老师的角 {MOD}发生了彻底改变,老师在学校里边可能不是一个给孩子上课的老师,老师的责任可能是孩子的楷模或者是孩子的队长或者陪孩子一块玩,组织负责安全这么一个人。慕课机器授课、机器学习都会逐渐替代大量老师的工作。现在一个优秀的老师,一年赚到上百万,在大城市里面是非常正常的。那你想想有多少老师会被他们的视频逼得没饭吃?所以这种说服性的工作甚至包括警察和黑社会这样的职业都会逐渐地被人工智能所替代。

那么最后一个问题就是我们现在知道了会有这么多的变化,未来怎么办?首先有一个比喻就是他们假设了一个场景,说在足球比赛的时候,队伍的人从这个球门这边一脚踢过去,那个球直接踢到了对方球门里边。足球比赛,从这个门直接到对方球门里,现场的人欢呼,出现了一个特别厉害的人鼓掌。

踢了一会儿,球到这个人脚下又是一脚又踢进去。他说怎么搞的过了一会又一脚,这比赛没法看。后来大家一问,原来这个家伙穿上了一双最新研制的鞋子。这个鞋子有着激光制导的系统,有了智能调整的能力,所以他能够在任何地方任何角度一脚射门就能够进。

争论来了,要不要让这样的鞋子进球场。然后有一派就说不行,足球是一项纯洁的运动,绝对不允许这样的鞋子玷污。然后于是每次球员来了都要拿着那个扫描仪扫描,不允许穿带有任何智能的鞋子。然后有另外一派说,可以,完全可以,为什么不行,然后就双方比拼看谁的鞋子更厉害。然后就把那个球门做得更小,然后大家拼。还有人说折中派,说你想不用的就不用,想用的就用等等。

这个其实就代表着我们对于未来的看法,就是当人工智能不可遏制地朝我们走过来的时候,我们应该用什么样的态度来对待它。是禁止排斥,还是跟它和谐相处。

这个书里的作者的想法是说不定可以做一个改良,比如说这个足球比赛的规则会变得更加多。然后把这个鞋子的力量可以往下收一收,不要射那么远,一脚踢进去没意思了。然后把球门难度变得更大,球门变得更小,场上队员可以更多,甚至场地可以更大。然后人甚至可以飞起来踢,飞到高空踢。那不就是创造一种新的比赛,这个比赛有可能比足球更好看。

所以当我们用这种宽容的心态来对待这个新事物的时候,就会产生很多的解决方案。甚至如果你真的特别喜欢原汁原味的足球,那你就约几个朋友去踢那个原汁原味的足球就好了。

那么沿着这种思路我们来看看,我们应该怎么样和贫富差距可能会不断地放大的这种未来社会和谐相处?有一种思路是这样,怎么样能够降低贫富差距,能够缩小贫富差距?有个办法是要想办法让每个人都获益。因为工作和收入是无关的,在未来工作和收入是无关的,就是我不用干工作,有一个机器人分身在替我干工作就够了。所以人真的被解放出来,可以完全为了兴趣而生活。人是为了兴趣而工作,人不是为了养家糊口而工作。

那么怎么样让穷人也能够获益呢?作者提出了一个想法,这也是很多专家的想法,比如说像沃尔玛这样的公司,我们把它拆成一亿股或者十亿股都可以。然后你的钱都可以买这个公司的股票。而如果你的公司拆成了十亿股卖给了全人类的话,那么政府可以少收你的税,因为你是一个公共性的公司。公共性的公司免税或者少交税。那如果你说我是IBM,我不愿意拆分,我不愿意给他们,我就是我们自己私人拥有,那你的税就稍微高一点。

政府用收税的方式调节私人公司和公共公司之间的关系,那有的穷人说我的钱不够,我没法交,不要紧,养老金重新运作,就是把我们过去社会的社保养老金,我们不是把它再放在那儿,不断地放着。而是把它买入到这些巨型的公众公司当中去,因为政府对他们的税是保护的,然后让他们不断增值。而且那个时候,组织的变动和风险跟现在会不一样,因为人工智能会减少很多现在人为的决策失误。

飞机飞行的时候,百分之50%的飞行事故都是跟飞行员的操作有关系。所以企业也是一样,很多的企业在运行的过程当中出问题,都是跟企业的决策者是有关系。所以我就在想如果有一天我能够买得起一个合成智能,它不断学习我决策的方式,它跟着我一块开会,看我跟别人说话,看我怎么起草文件。

学会了以后,我就可以去海边度假,我去哪都行。然后因为有它照顾公司,它知道我的风格,然后如果需要调试的话,我可以远程再调试几次。我每一次跟它互动,对它来讲都是一个学习的机会,因为它记忆力超强,它比人记忆力强多了,它会记下来学会。那么经过一个长时间的训练以后,这个机器会跟我磨合得一模一样,决策风格都一样,然后思维方式都一样,价值观都趋近,然后我就可以去休息。

最可怕的是什么呢?我死了它还在,我不在了它还在。所以连嘟嘟也不用工作,因为有一个机器人在这儿。然后孩子的孩子,我们这家族里的所有的人都知道,爷爷有一个存钱罐在那,爷爷的存钱罐不要动那个就好了。所有人不用管,因为它就会帮你不断地赚钱。

那我们公司的员工呢,我们可以给他们每个人配一个这样的东西。所以,以后我们的员工都死了,但是这家公司依然还在,这家公司每天开会运转赚钱,然后把钱定期地打到所有的家族们的这个账户当中去。而我们的孩子们这些人可以为了美好、为了兴趣去研究诗歌,研究哲学,研究艺术,拍电影,谈恋爱等等干这些美好的事。这不是很棒的一件事嘛。

那么这就带来了一个特别有意思的话题说,未来到底是人养着机器,还是机器养着人?所以在哲学上有一个命题,就是机器圈养人类的问题。因为机器那时候已经相当复杂了,它也开始有自己的想法。万一有一个神经病去给这个机器编程,编出愤怒的情绪或者嫉妒的情绪,或者机器人也会有自私的情绪出现的话,那对人类真的是相当有威胁。

但是这本书的作者讲说,机器不会伤害人类,为什么?它会像我们对待熊猫一样,把它保护起来,就是保持物种的多样性。这些人挺有意思的,这些人有自己的想法,他们会产生一些我们机器没法想象的东西。所以把他们养起来,很有可能未来会变成这样。

总之,我们不太清楚未来会成为一个什么样的一个状况。但是有一点可以知道的就是我们的生活在未来的5到10年或者再长一点10到20年之内,一定会发生一个巨变,而这个巨变非常重要的来源就是来自于人工智能的应用。

图灵当年曾经写过一篇文章关于图灵测试的。他说,一个机器能不能够用5分钟的时间让你猜不出来它是一个机器。他说,我相信在接下来的50年后,我们将可以对计算机进行编程,让计算机更好地参与模仿游戏。而询问者在问话5分钟后,平均能成功鉴别出计算机的概率不会超过70%,这就引发了图灵测试。

什么叫图灵测试呢?就是一个机器是不是一个成功的机器人,要看它跟一个人对话了5分钟以后,对方有没有发现它只是个机器。你手机里的那个Siri,你在跟它说话的时候,如果5分钟之内,如果隔着一道帘子,你都判断不出来它是一个机器的话,说明它是一个成功的机器人。因此大量的机器人在参与图灵测试。

而实际上我们对图灵这篇文章有误解,为什么呢?图灵在文章的后边,他说我认为最开始的问题机器可以思考太没有意义了,不值得讨论。然而我相信在这个世纪末,对于词语的使用以及总体的文化思想将会发生巨大的变化。届时当我们谈论到机器会思考时,将不会再受到反驳。图灵根本没有怀疑过这件事,图灵认为这是一定的,而现在事实证明图灵是对的。

因为机器思考的能力是以指数级的速度在增长,它突破了1%就相当于突破了50%。因此在未来,我们将迎来的是一个语义的大变化,我们对很多词语的理解将会发生彻底改变。

这话是什么意思呢?在当年出现了唱片的时候,有很多作曲家、很多音乐家认为那叫音乐吗?那个不叫音乐,为什么?没有乐池,听不到这个机器的摩擦声,听不到错误,没有人的这种参与,这怎么能叫音乐呢?他们不承认唱片里放出来东西叫作音乐。他们认为只有当面的演奏才叫音乐。

后来当人们发现了CD,发现了电阻储存以后,又有一群人执着地讲说那叫音乐吗?没有黑胶唱片的质感,黑胶唱片在当年被斥为不是音乐的东西,慢慢地成为了那一代人的热衷,说只有黑胶唱片才叫作音乐。

而今天当我们不再用磁带,你有多久没有听过磁带。我怀疑很多孩子可能没见过磁带,但是我们年轻的时候都是靠听磁带,那个沙沙声搞不好会搅在一起,那个就是我们心目中的音乐。然后到CD光盘,我还有一个执着地买DVD的习惯,这早就过时了。但是我还是见到DVD忍不住想买两张,这是我们停留在这个时间。

而未来什么是音乐,很有可能是网络自主合成的。比如说你跟小胖讲一句说,唱一首类似于迈克•杰克逊的歌。它会自己用迈克•杰克逊的声音合成一首歌唱给你听,没有版权问题,它可以自己合成,这就是未来。未来来自于我们对整个社会词语的重新定义。你得重新认识我们周遭的世界,赋予它们不同的概念。机器可以思考,机器可以学习,搞不好机器还会有喜怒哀乐。这就是要面对的未知的人工智能时代,希望你们能够喜欢这个时代。

过若干年以后,把这本书翻出来听一听可以检验我们今天讲的到底是预言还是笑话,谢谢大家。我们樊登读书会的宗旨是Keep Learning,每年一起读50本书,让我们一同用阅读来改变中国,谢谢大家!

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